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龙图腾网获悉山东众阳健康科技集团有限公司申请的专利一种乳腺钼靶病灶检测方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114343682B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202111618226.4，技术领域涉及：A61B6/50；该发明授权一种乳腺钼靶病灶检测方法及系统是由刘磊;鞠海涛;樊昭磊;李传朋;张嵩;郭凯峰设计研发完成，并于2021-12-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种乳腺钼靶病灶检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种乳腺钼靶病灶检测方法及系统，所述方法包括获取历史钼靶影像数据，对所述历史钼靶影像数据进行钼靶标注；将影像按照窗值选取若干窗口，并将选取的窗口进行归一化处理，作为训练模型的输入；对输入的无标注的影像数据集进行无监督训练，得到中间表示状态，对输入的有标注的影像数据集训练，调节所述中间表示状态的信息，得到训练模型；将待检测钼靶影像数据进行归一化处理后输入所述训练模型，得到钼靶病灶的检测结果。本发明使用大量临床数据进行训练，得到预测模型，用于对乳腺钼靶病灶进行检测分析，得到各种病灶的详细检测结果，能够快速准确的对钼靶中病灶进行检测，诊断更加专业、快速。

本发明授权一种乳腺钼靶病灶检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种乳腺钼靶病灶检测方法，其特征是，所述方法包括以下步骤： 获取历史钼靶影像数据，对所述历史钼靶影像数据进行钼靶标注； 将影像按照窗值选取若干窗口，并将选取的窗口进行归一化处理，作为训练模型的输入；具体为：将标注好的图像按HU值分别选取[0,3500]、[500,3500]、[0,3000]作为全局窗、钙化窗、肿块窗，根据全局窗、钙化窗、肿块窗三个窗把钼靶图像归一化到[0-255]范围转化自然图像，最后将三张图像合成一张3通道图像并归一化后作为模型的输入； 对输入的无标注的影像数据集进行无监督训练，得到中间表示状态，对输入的有标注的影像数据集训练，调节所述中间表示状态的信息，得到训练模型； 将待检测钼靶影像数据进行归一化处理后输入所述训练模型，得到钼靶病灶的检测结果； 模型训练的具体原理为： 模型训练为网络训练，将归一化后的图像输入到改进的CenterNet2中进行训练，若输入图像宽度与高度不是2048，则通过双线性差值算法将图像调整到宽度与高度均为2048；在训练过程中，使用旋转、水平翻转、通道翻转、多重mosaic、多尺度重采样处理来增加样本数量，提升算法鲁棒性； 其中，改进的CenterNet2为两阶段训练，第一阶段使用无标注数据进行无监督训练，第二阶段为带有标注的数据进行正常CenterNet2训练；第一阶段把模型训练成一种中间表示状态，中间表示状态代表病灶的整体信息；第二阶段使用带标注的数据集对模型进行微调，把模型训练到最终状态； 第一阶段无监督训练的过程为：对于任一输入影像，对其作数据增强，得到2张增强图片；将增强图片输入到编码器encoder中，2个encoder是共享参数得到中间表示，通过projiectionhead得到图像最终中间表示； 所述钼靶病灶包括良性钙化、肿块、肿块伴钙化、可疑钙化、淋巴结肿大、非对称致密、非对称致密伴钙化、结构扭曲、结构扭曲伴钙化、皮肤增厚、皮肤收缩、乳头凹陷； 所述方法还包括对于所述检测结果中存在的良性钙化形状进行分类，具体过程为： 构建良性钙化形状数据集，对数据集中良性钙化形状进行标注； 将标注的影像归一化为自然图像，每个影像形成一张3通道图像，作为训练模型的输入； 采用增加孔洞卷积的ResNet50网络进行训练，得到良性钙化分类预测模型； 基于所述良性钙化分类预测模型，对待检测影像中的良性钙化形状分类进行预测； 所述增加孔洞卷积的ResNet50网络具体为： 在ResNet50的Stage1、Stage2、Stage3的输出分支上分别用3*3空洞卷积进行卷积； 在ResNet50的Stage4的输出分支上进行1*1卷积； 经上述两步卷积后得到4个卷积结果，通过SPP结构把四个卷积分支进行融合，得到最终图片特征表示方式。

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